| English | 의미 |
|---|---|
| combined (pooled) proportion/kəmˈbaɪnd prəˈpɔːʃn/ | 합산 비율 |
Do two order systems have equal on-time rates?
- Independent random samples find 30 on-time orders among 100 with system 1 and 20 among 100 with system 2.
- State $H_0:p_1=p_2$ and a planned alternative, such as $H_a:p_1\ne p_2$. The parameters describe the two defined order populations.
Estimate the common rate under equality
- The combined (pooled) proportion 合并比例 estimates a common rate under the null: $\hat p_c=(x_1+x_2)/(n_1+n_2)$.
- Here $\hat p_c=(30+20)/(100+100)=0.25$. Pool successes and sample sizes, not just two percentages.
두 비율 검정의 귀무가설은...
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
H0는 두 비율이 같음(차이 없음)임을 말합니다.
H0 하에서 두 비율은 ___로 가정됩니다 (한 단어로).
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
H0: p1 = p2는 같은 비율임을 의미합니다.
Use sample-size weighting when groups differ
- If the groups instead had 30 of 100 and 40 of 200, the pooled estimate would be $(30+40)/(100+200)=0.2333$.
- The simple average of 0.30 and 0.20 is 0.25, which is wrong for those unequal sample sizes.
여기서 가르친 합산-영가설 기대빈도 검方法来 사용하여, 어떤 빈도를 검증하는가?
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
합산 비율을 사용하여 각 그룹의 성공과 실패 기대값을 확인하시오. 다른 정규성 검證 방법들이 존재하지만, 이 질문은 합산-영가설 방법을 명시하고 있습니다.
Check the independent-sample model
- Check random design, independence between groups and each applicable 10% condition. A paired before-and-after design needs another method.
- Under the pooled null estimate in the 30/100 versus 20/100 example, the expected counts are 25, 75, 25 and 75, all at least ten.
With unequal group sizes, 30/100 and 40/200 pool to 70/300, approximately 0.2333. The simple mean 0.25 gives the groups the wrong weights.
그룹 1: 30 of 100. 그룹 2: 20 of 100. 합산 비율 (x1+x2)/(n1+n2)을 구하십시오.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
(30+20)/(100+100) = 50/200 = 0.25.
한 그룹이 30/100의 성공을 보인 반면, 다른 그룹은 40/200의 성공을 보였다. 합산 비율을 소수점 넷째 자리까지 계산하시오.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
성공 수와 표본 크기를 더합니다: (30 + 40)/(100 + 200) = 70/300 ≈ 0.2333. 0.30과 0.20를 동일하게 평균하면 잘못된 가중치가 산출됩니다.
Keep the null variance pooled
- Use $SE_0=\sqrt{\hat p_c(1-\hat p_c)(1/n_1+1/n_2)}$. Here $SE_0=\sqrt{0.25(0.75)(1/100+1/100)}\approx0.06124$.
- The unpooled interval and pooled equality test estimate variability differently. Pooling follows the test’s equality assumption, not a rule to pool every two-group calculation.
The pooled test standard error answers a null-model question. Do not automatically use it for a confidence interval.
두 비율 검정은 합친 비율을 사용하지만, 신뢰구간은 사용하지 않습니다.
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
H0 하에서 비율이 같으므로 검정은 합친 값을 사용합니다.
여기의 각 절차와 그에 대응하는 표준오차를 매칭하시오.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
추정에서는 서로 다른 기저 비율을 허용하지만, 검증의 표준오차는 등가성을 전제로 계산됩니다.
Prepare the test without changing the question
- The observed difference is 0.10 and the null difference is zero. The next step is $z=(\hat p_1-\hat p_2)/SE_0$.
- Retain the planned alternative and group order. Large counts do not correct a nonrandom or dependent design.
The observed difference is 0.10 and the null difference is zero. The next step is $z=(\hat p_1-\hat p_2)/SE_0$.
이 독립표본 검증을 사용하기 전에 반드시 고려해야 할 것은 무엇인가?
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
정확한 표본 등가는 전제조건이 아닙니다. 이 절차는 검증된 설계 및 근사 가정 하에서 모집단 등가를 검증합니다.